Descrizione programma
Ogni azienda ha bisogno di professionisti specializzati che combinano capacità analitiche con visione strategica. Per i tuoi obiettivi hai questo Master in Data Science and Information SystemsQual è la menzione del Master in Information Systems in Data ScienceAffrontare nuove sfide professionali che ci permettono di trasformare l'ambiente in cui viviamo richiede una solida formazione. Una formazione innovativa e di qualità, come il Master in Information Systems, Data Science menzionata dall'Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Un programma di quarto livello che fornisce ai professionisti le conoscenze, le competenze e gli strumenti precisi per gestire, analizzare e interpretare grandi volumi di informazioni necessarie al raggiungimento degli obiettivi di business, professionisti specializzati che uniscono capacità analitica e visione strategica.
Insieme ai profili tecnici o statistici, il design e il contenuto di questo master consente ai manager e ad altri professionisti dell'organizzazione di identificare, acquisire, trasformare, analizzare e interpretare i dati e guidare la strategia, l'innovazione e il valore del loro business.
opportunità di lavoroMolteplici abilità che ti apriranno le porte
I laureati magistrali potranno assumere funzioni e compiti legati all'analisi dei dati, potendo sviluppare diversi profili professionali, quali:Scienziato dei dati
Analista di dati
Analista aziendale
Esperto di business intelligenceNel caso di quei profili con precedente esperienza nella leadership e nella gestione del team, il programma li formerà sugli aspetti tecnici per lo svolgimento di ruoli relativi alla gestione e direzione di progetti basati sui dati. Per esempio:Responsabile di progetto Analytics
Responsabile dell'analisi aziendale
Responsabile di Business Intelligence
Chief Data OfficerconoscenzaIl Master in Sistemi Informativi, menzione Data Science, offre al responsabile aziendale o al tecnico professionista la possibilità di:Estrai, elabora e analizza tutti i tipi di fonti di informazione applicando le tecniche di data science e i principali strumenti attualmente utilizzati nelle aziende.
Padroneggiare le tecniche della business intelligence tradizionale e ampliarle con le nuove possibilità offerte dai big data e dall'intelligenza artificiale.
Rileva cause, modelli e tendenze utilizzando analisi predittive basate su tecniche di apprendimento automatico.
Progettare esperimenti e test A / B per testare ipotesi e prendere decisioni basate sui dati.
Genera report e dashboard efficaci.
Gestisci progetti basati su big data e data science mantenendo un dialogo appropriato con tutti i profili del team.
Preparare proposte, nonché promuovere e guidare iniziative basate su analisi avanzate in diverse aree aziendali.
Comprendere, creare e sviluppare nuovi modelli di business basati sul valore dei dati.
Gestire adeguatamente la governance dei dati al fine di garantire la qualità e applicare correttamente i diversi requisiti normativi (RGPD) ed etici.
Acquisire visione ed esperienza dei principali campi di applicazione e casi d'uso che vengono affrontati in varie aree come marketing e CRM, banche e finanza, operazioni, Internet delle cose (IoT), analisi delle persone, ecc.Vantaggi della metodologia onlineLa metodologia online al 100%, che consente interazioni in tempo reale tra insegnanti e studenti.
Attraverso il Virtual Campus lo studente accede in modo semplice, amichevole ed intuitivo, a tutte le risorse e ai contenuti necessari per raggiungere lo sviluppo delle competenze e abilità necessarie. Risorse didattiche che in base alla progettazione ottimizzano i tempi e consentono quindi di realizzare un'esperienza di apprendimento efficace.
Seguendo il disegno e la sequenza didattica, lo studente determina il carico di lavoro e il ritmo, potendo in ogni momento attraverso la piattaforma richiedere la guida e il supporto di docenti e tutor. Il modello si completa con esercitazioni, lezioni ed esperienze pratiche virtuali in tempo reale, in cui lo studente interagisce con il docente per sviluppare o approfondire aspetti pratici e rilevanti del contenuto della materia.
Il Master organizza le undici materie di cui è composto, in due periodi accademici ordinari della durata di 18 settimane, in modo che lo studente abbia cinque settimane per raggiungere gli obiettivi di apprendimento di ciascuna materia.
I tutorial, le lezioni e le esperienze pratiche virtuali in tempo reale vengono impartite ogni due settimane, giovedì pomeriggio, venerdì pomeriggio e sabato. (* Il programma sarà adeguato alla sequenza di insegnamento, cercando di essere compatibile con l'attività lavorativa).
contenutoStrumenti di Data ScientistNozioni di base su Python.
Biblioteche per la scienza dei dati: Numpy, Pandas, ecc.
Elaborazione e visualizzazione dei dati con Python.
Fondamenti di R.
R.
Elaborazione e visualizzazione dei dati con R.Impatto e valore dei big dataIntroduzione al mondo dei big data
Business intelligence vs. big data.
Tecnologie per big data.
Impatto sull'organizzazione.
Il valore dei dati e delle applicazioni per settori.Scienza dei dati Tecniche di analisi, mining e visualizzazioneIl ciclo di vita dei dati.
Qualità dei dati.
Preparazione e pre-elaborazione dei dati.
Modelli analitici.
Strumenti e tecniche di visualizzazione.Business intelligence e visualizzazioneIntroduzione alla business intelligence.
Progettazione di database.
Standard SQL.
Il Data Warehouse.
Strumenti e processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
Visualizzazione efficace delle informazioni.Piano di laureaProgettazione e realizzazione di progetti con componenti di ricerca applicata e / o sviluppo.
Progettazione e stesura di articoli professionali di alto livello.
Analisi di modelli pratici per lo sviluppo dell'esame complesso.Tecnologia per big data e soluzioni cloudHadoop e il suo ecosistema.
Scintilla. Fondamenti e applicazioni.
Database NoSQL.
Piattaforma cloud.Statistiche per data scientistIntroduzione alla statistica.
Probabilità e campionamento.
Inferenza.
Regressione.
Progettazione di esperimenti.Apprendimento automaticoStrumenti per l'apprendimento automatico.
Tecniche e applicazioni dell'apprendimento supervisionato.
Tecniche e applicazioni dell'apprendimento senza supervisione.
Modalità e tecniche di deep learning.
Soluzioni cloud per il machine learningIntelligenza artificiale per l'aziendaIntroduzione all'intelligenza artificiale.
Tecniche e applicazioni per il processo decisionale.
Apprendimento e applicazioni per rinforzo.
Tecniche e applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
Sistemi e applicazioni di raccomandazione.Big Data in aziendaStandard di gestione del progetto.
Gestione agile del progetto.
Aspetti normativi ed etici.
Governance dei datiDeontologia professionaleVisione umanistica per la gestione tecnica e l'etica professionale.
Etica del servizio pubblico di fronte ai rischi di arbitrarietà e abuso di potere.
Responsabilità etica per la cura dell'ambiente e altri problemi globali.
Ambito di responsabilità del professionista.Profilo di entrataData la natura del corso, accederanno laureati di terzo livello.
Con preferenza quei professionisti i cui diplomi appartengono al vasto campo delle Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione (TIC) secondo la nomenclatura dei titoli professionali e l'accesso ai titoli accademici.
Al Master possono accedere altri professionisti che hanno una laurea di terzo livello in un campo diverso e ampio, accreditando esperienza nell'uso e nell'applicazione professionale delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione focalizzate sulla gestione dei dati e delle informazioni attraverso banche dati.
